[爆卦]金山醫院掛號是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 金山醫院掛號產品中有3篇Facebook貼文,粉絲數超過17萬的網紅賴品妤,也在其Facebook貼文中提到, #慢性病拿藥 #免走大醫院 在家團結抗疫!但是慢性疾病的藥💊快吃完了怎麼辦❓ 不要擔心!衛福部因應疫情狀況,針對病況穩定的朋友們提供了「#視訊診療」或「#電話問診」的方案。 1️⃣→透過電話先向原本就醫的醫院預約視訊看診時間 2️⃣→以「#視訊」或「#電話」的方式讓醫生為您診斷 3️⃣→...

  • 金山醫院掛號 在 賴品妤 Facebook 的最讚貼文

    2021-05-26 20:31:07
    有 1,583 人按讚

    #慢性病拿藥 #免走大醫院

    在家團結抗疫!但是慢性疾病的藥💊快吃完了怎麼辦❓
    不要擔心!衛福部因應疫情狀況,針對病況穩定的朋友們提供了「#視訊診療」或「#電話問診」的方案。

    1️⃣→透過電話先向原本就醫的醫院預約視訊看診時間

    2️⃣→以「#視訊」或「#電話」的方式讓醫生為您診斷

    3️⃣→最後再到看診院所指定的窗口領藥(或是由藥師送藥到府)。

    品妤小叮嚀:『原就診院所有提供「視訊」或「電話」診療者請 #以原就診院所為優先,若原就診院所無提供此項服務,請選擇 #就近醫療院所,減少移動感染之風險!』

    掛號診療說明看這邊👇
    https://www.mohw.gov.tw/cp-16-60849-1.html

    查詢醫療院所資訊在這裡👇
    https://www.nhi.gov.tw/Content_List.aspx?n=EC68146E978EC380

    #就近就醫 #暫時不去大醫院 #外出全程配戴口罩 #沒戴要罰錢囉
    #汐止 #金山 #萬里 #瑞芳 #平溪 #雙溪 #貢寮

  • 金山醫院掛號 在 林金結 Facebook 的最佳貼文

    2020-03-31 09:13:02
    有 421 人按讚

    土城醫院已完成結構工程及取得用水、配電,正進行室內裝修、系統測試及調整等工程收尾,預計4月23日試營運。金結與侯市長於昨日再度前往視察時,土城醫院完工不僅增進新北市一向匱乏的醫療保健照護資源;值此國內疫情嚴峻期間,更挹注第一線作戰的醫護量能。即便入境高峰期已過,仍持續有個案出現。市長除了要求各局處必須以視同社區感染的心態全力抗疫外,也每天馬不停蹄的到各地視察防疫作為,現在看到土城醫院即將投入服務,代表新北市不僅增加一座大型醫院,也新添一批防疫抗疫的生力軍。
    #土城醫院網路掛號看這裡
    https://register.cgmh.org.tw/Department/V/V3400A
    #新北超前部署
    #安居樂業
    #全民防疫

  • 金山醫院掛號 在 國家衛生研究院-論壇 Facebook 的精選貼文

    2019-02-20 08:30:00
    有 23 人按讚


    【醫療AI發展如何在世界上建立影響力?】
    (作者: 李友專 教授為「國家衛生研究院-論壇」106年度議題【建立學習型健康系統的大數據基礎】之議題召集人)


    台灣醫療資料蒐集的密度、精緻度跟標準度超越歐美等大國,是為我國醫療發展在世界上建立影響力的基石。如果將AI視為一個引擎,那麼它的油料就是大數據,前提是這些數據資料必須要先經過標準化。醫療大數據很重要的編碼資料 ( coded data ) ,正是來自電子病歷。


    【電子病歷為醫療AI扎根】
    1995 年台灣的全民健康保險啟動,約有 2 萬間診所、600 家醫院參與,其中一項規定是要求所有醫療院所申報作業都必須採用電子化申報 ( e-claim ),才能完成健保給付。也就是所有原本寫在紙上的作業,包括行政、掛號、病歷、開藥到申報等程序都必須改成電腦化才有利於電子申報。


    【病歷電子化還有一個重要任務就是「交換」】
    讓電子病歷能夠跨院流通。絕大多數人都曾因為求學、就業、搬家、轉院等因素到不同醫院看病,這些醫院都是各自保管你在該院的就診紀錄,醫院彼此之間不會同步彙整更新關於你的所有病歷,所以如果你從A醫院轉到B醫院,B醫院完全不會知道你之前在A醫院做過哪些檢查以及結果,導致先前所有已經做過的醫療流程得再重來一遍。而透過病歷交換中心的機制,病歷就能在不同醫院之間流通,也才能真正實現醫療的延續性,避免病人因為接受重複性的醫療檢查所產生的傷害、減少重複用藥的浪費。


    【健保署-健康存摺】
    之後健保署發展出「健康存摺」,揭開個人醫療資訊的面紗,民眾可以更清楚自己所有的就醫紀錄,實現「醫療資訊知情權」,也達成之前努力目標的一部分。


    【價值回饋到病人身上】
    台灣人看病次數多,也因此累積大量的醫療資料。若結合原本資通訊產業優勢,利用各式穿戴裝置與物聯網科技所收集的多元資訊、 經由AI演算分析與促動行為改變,想要做到針對同一主體 ( subject ) 進行多緯度、多次或長期觀察,實現疾病偵測、預測、預防的醫療 資料加值應用,把價值回饋到病人身上的那一天,絕對指日可待。(完整文章,詳: 「Yahoo奇摩新聞」: http://bit.ly/2SKEX85 )








    【Reference】
    1. 來源
    ➤➤資料
    ∎ (Yahoo!奇摩新聞)台灣坐擁金山銀山 醫療AI發展如何在世界上建立影響力?- http://bit.ly/2SKEX85


    ➤➤照片
    ∎ Google 醫療 AI 新成果:以深度學習分析電子病歷 預測患者病情發展 - http://bit.ly/2WUcGeB


    2. 【國衛院論壇出版品】
    ∎ 國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽: http://forum.nhri.org.tw/forum/book/
    ∎【國家衛生研究院論壇】出版品-「建立學習型健康系統之大數據基礎」: http://bit.ly/2LuP49w


    3.【購買資訊】
    ∎ 國家衛生研究院 (National Health Research Institutes) (http://book.nhri.org.tw )
    ∎ 國家書店(https://goo.gl/jweQNK )
    ∎ 五南圖書 教育/傳播網 (https://goo.gl/NCt2n5 )
    (更多論壇出版品詳-- http://book.nhri.org.tw/ )






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